अब और “प्रमाणित अवधारणा” नहीं: परिणाम-आधारित एआई मॉडल आईटी जगत में क्रांति क्यों ला रहे हैं?

भोलेपन का अंत: हमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता की आर्थिक व्यवहार्यता का पूरी तरह से पुनर्मूल्यांकन करने की आवश्यकता क्यों है?

सिलिकॉन वैली में जहां जनरेटिव एआई में अरबों डॉलर का निवेश हो रहा है और वेंचर कैपिटल के रूप में अरबों डॉलर इसमें लगाए जा रहे हैं, वहीं यूरोपीय कंपनियों के बोर्डरूम में निराशा फैल रही है। यह विरोधाभास चिंताजनक है: एक ओर तो इस तकनीक में क्रांतिकारी संभावनाएं हैं; दूसरी ओर, इसका वित्तीय भार इतना अधिक है कि पारंपरिक तरीकों से इसे उचित ठहराना मुश्किल है। कई कंपनियां पा रही हैं कि उनकी महंगी एआई पहलें, तकनीकी रूप से प्रभावशाली होने के बावजूद, आर्थिक रूप से निराशाजनक साबित हो रही हैं।.

समस्या असल में तकनीक में नहीं, बल्कि उसके मूल्य को मापने और प्रबंधित करने के तरीके में है। दशकों से, अधिकारी SAP कार्यान्वयन या CRM सिस्टम जैसे IT निवेशों की गणना करना सीखते आए हैं—ये ऐसे निश्चित प्रोजेक्ट होते हैं जिनका आरंभ, अंत और लाभ स्पष्ट होते हैं। लेकिन AI के नियम अलग हैं: यह अस्थिर, संभाव्य और गतिशील रूप से विकसित होने वाला है। जो कोई भी पारंपरिक IT खरीद के पुराने तरीकों से इस नई दुनिया में आगे बढ़ने की कोशिश करेगा, वह भारी बजट को "नष्ट लागत के जाल" में फंसाने का जोखिम उठाएगा, बिना किसी ठोस प्रतिफल के।.

यह स्थिति जर्मन लघु एवं मध्यम उद्यमों और यूरोपीय निगमों के लिए विशेष रूप से गंभीर है। अमेरिका की नवाचार-संचालित पूंजीवादी शक्ति और चीन के राज्य-निर्देशित विस्तार के बीच फंसा यूरोप पिछड़ने के खतरे में है। हालांकि, इसका समाधान अंधाधुंध अधिक निवेश करना नहीं हो सकता। इसके बजाय, एक मौलिक प्रतिमान परिवर्तन की आवश्यकता है: बुनियादी ढांचे और लाइसेंसों के लिए भुगतान करने के बजाय, वास्तविक परिणामों को पुरस्कृत करना।.

यह लेख पारंपरिक निवेश मॉडलों की संरचनात्मक कमियों का विश्लेषण करता है, एआई परियोजनाओं के छिपे हुए लागत कारकों को उजागर करता है, और जोखिम को कम करने और पहले दिन से ही मूल्य सृजन की गारंटी देने का एक समाधान प्रस्तुत करता है। यह उन निर्णयकर्ताओं के लिए एक मार्गदर्शिका है जो एआई को एक तकनीकी खिलौने के रूप में नहीं, बल्कि एक लाभदायक प्रतिस्पर्धी लाभ के रूप में समझना चाहते हैं।.

के लिए उपयुक्त:

• Unframe.एआई: एंटरप्राइज एआई आरओआई: अधिकांश गणनाएँ गलत क्यों होती हैं

यूरोप में पारंपरिक निवेश मॉडल विफल क्यों होने वाले हैं और किस प्रकार एक आमूलचूल पुनर्गठन वैश्विक बाजारों तक पहुंच सुनिश्चित कर सकता है?

कृत्रिम बुद्धिमत्ता में किए गए भारी निवेश और उससे मिलने वाले वास्तविक लाभों के बीच का अंतर विश्व भर के व्यापारिक नेताओं के लिए सबसे गंभीर समस्याओं में से एक है। जहां अमेरिकी निजी इक्विटी और वेंचर कैपिटल फर्मों ने अकेले 2024 में इस क्षेत्र में 100 अरब डॉलर से अधिक का निवेश किया, वहीं यूरोपीय कंपनियों—विशेष रूप से जर्मन लघु एवं मध्यम उद्यमों—को एक कड़वी सच्चाई का सामना करना पड़ रहा है। उद्यम एआई के लिए किए गए आरओआई (निवेश पर लाभ) की गणना का एक बड़ा हिस्सा त्रुटिपूर्ण साबित हो रहा है। यह गणितीय सटीकता की कमी के कारण नहीं, बल्कि मौलिक रूप से गलत मान्यताओं के कारण है। ईआरपी या सीआरएम जैसे निश्चित आईटी सिस्टम के लिए दशकों से विकसित तकनीकी अवसंरचना और उस पर आधारित वित्तीय मॉडल आधुनिक एआई सिस्टम की अस्थिरता और संभाव्यता के कारण धराशायी हो रहे हैं। जो कोई भी अभी भी एसएपी कार्यान्वयन के समान केपीआई के साथ जनरेटिव एआई को प्रबंधित करने का प्रयास कर रहा है, वह अनिवार्य रूप से एक रोड मैप के साथ एक अथाह सागर में नाव चलाने जैसा है।.

पारंपरिक आईटी मैट्रिक्स की संरचनात्मक असंगति

परंपरागत निवेश गणनाओं की मूल समस्या एआई परियोजनाओं की प्रकृति को गलत समझने में निहित है। चार मूलभूत कारक इन निवेशों को पारंपरिक सॉफ्टवेयर कार्यान्वयन से अलग करते हैं, जिसके कारण मानक आरओआई मॉडल व्यवस्थित रूप से गलत पूर्वानुमान उत्पन्न करते हैं।.

सबसे पहले, समयसीमा को लेकर एक गंभीर समस्या है। ROI की पारंपरिक अवधारणा में एक निश्चित कार्यान्वयन चरण और उसके बाद मापने योग्य प्रतिफल का चरण माना जाता है। हालांकि, AI परियोजनाएं शायद ही कभी रैखिक रूप से चलती हैं। छह महीने के पायलट प्रोजेक्ट के रूप में योजनाबद्ध परियोजना अक्सर चौदह महीने के प्रायोगिक चरण में परिवर्तित हो जाती है। उत्पादन के लिए तैयार होना, जो कथित तौर पर कुछ ही हफ्तों में पूरा हो जाना चाहिए था, एक साल बाद भी एक सैद्धांतिक लक्ष्य ही बना रहता है। जबकि ROI समीकरण में हर (डिनॉमिनेटर) निरंतर लागतों के कारण लगातार बढ़ता रहता है, अंश (न्यूमरेटर) - प्रतिफल - शून्य ही रहता है।.

दूसरे, एआई परियोजनाओं के दायरे में अत्यधिक परिवर्तनशीलता होती है। जहां पारंपरिक आईटी परियोजनाएं अक्सर कठोर विनिर्देशों का पालन करती हैं, वहीं एआई के उपयोग के मामले गतिशील रूप से विकसित होते रहते हैं। एक दस्तावेज़ प्रसंस्करण प्रणाली विकास के दौरान ज्ञान पुनर्प्राप्ति प्लेटफॉर्म में परिवर्तित हो सकती है, और रोलआउट से ठीक पहले उसे एजेंट-आधारित वर्कफ़्लो समाधान से प्रतिस्थापित किया जा सकता है। चूंकि तकनीकी आधार - मॉडल, फ्रेमवर्क और उपकरण - कुछ ही महीनों के अर्ध-जीवन में बदलते रहते हैं, इसलिए तैनाती के समय अप्रचलित होने से बचने के लिए समाधानों को लगातार अनुकूलित किया जाना चाहिए।.

तीसरा, कारण निर्धारण की समस्या वित्त विभागों के सामने एक ऐसी चुनौती पेश करती है जिसे पार करना लगभग असंभव लगता है। भले ही कोई एआई प्रणाली मूल्य उत्पन्न करे, उस मूल्य को अलग करना जटिल है। क्या राजस्व में वृद्धि नए एआई अनुशंसा इंजन, पुनर्गठित बिक्री टीम या केवल अनुकूल आर्थिक परिस्थितियों के कारण हुई है? नियतात्मक सॉफ़्टवेयर के विपरीत, जहाँ कारण-कार्य संबंध अक्सर स्पष्ट होता है, एआई के मामले में, अक्सर किसी परिणाम में योगदान को ही मापा जाता है, न कि उसके एकमात्र कारण को।.

चौथा, डूबे हुए निवेश का जाल अक्सर तर्कहीन निर्णयों की ओर ले जाता है। अधिकांश एंटरप्राइज़ एआई परियोजनाओं में महत्वपूर्ण प्रारंभिक निवेश की आवश्यकता होती है: बुनियादी ढांचे का प्रावधान, डेटा की सफाई, मॉडल प्रशिक्षण और एकीकरण। इसके अतिरिक्त, एआई अवलोकनशीलता के लिए प्रबंधन लागत भी होती है, क्योंकि स्थिर सॉफ़्टवेयर के विपरीत, मॉडल प्रदर्शन में गिरावट (जिसे ड्रिफ्ट कहा जाता है) के अधीन होते हैं और इनकी निरंतर निगरानी आवश्यक होती है। निवेश सार्थक है या नहीं, इसका सत्यापन करने का समय अक्सर परियोजना में इतना देर से आता है कि बजट का अधिकांश हिस्सा पहले ही अपूरणीय रूप से खर्च हो चुका होता है।.

वैश्विक संदर्भ और यूरोप की विशिष्ट भौगोलिक हानि

इन अंतर्निहित जोखिमों के कारण यूरोप में एक विशेष रूप से नाजुक पारिस्थितिकी तंत्र मौजूद है। जहां अमेरिकी कंपनियां अक्सर जोखिम सहने वाली वेंचर कैपिटल द्वारा समर्थित होती हैं और "तेजी से विफल होने" की संस्कृति को बढ़ावा देती हैं, वहीं यूरोपीय बाजार उच्च जोखिम से बचने और सख्त विनियमन के माहौल में काम करता है। हालांकि यूरोपीय संघ का एआई अधिनियम कानूनी निश्चितता प्रदान करता है, लेकिन यह लघु एवं मध्यम आकार के उद्यमों (एसएमई) पर अनुपालन की भारी लागत डालता है। अनुमान बताते हैं कि यदि कोई स्थापित गुणवत्ता प्रबंधन प्रणाली मौजूद नहीं है, तो एक उच्च जोखिम वाली एआई प्रणाली के अनुपालन परीक्षण पर €400,000 तक का खर्च आ सकता है।.

इससे निवेश में एक खतरनाक अंतर पैदा हो रहा है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) में अमेरिकी निवेश यूरोपीय निवेशों से कहीं अधिक है। वहीं, चीन उद्योग में बड़े पैमाने पर अर्थव्यवस्थाओं को बढ़ावा देने के लिए राज्य-निर्देशित एकीकरण का उपयोग कर रहा है। जर्मनी और यूरोप के बीच एक अजीब स्थिति पैदा होने का खतरा है: एक तरफ वे अमेरिकी मॉडलों पर तकनीकी रूप से निर्भर हैं, वहीं दूसरी तरफ चीनी दक्षता के कारण कीमतों पर दबाव है। यूरोपीय उच्च स्तरीय अधिकारियों के लिए इसका मतलब है कि एआई परियोजनाएं न केवल लाभदायक होनी चाहिए, बल्कि रणनीतिक रूप से भी महत्वपूर्ण होनी चाहिए। फिर भी, यूरोपीय अर्थव्यवस्था की रीढ़ माने जाने वाले जर्मनी के मध्यम वर्ग (मिट्टेलस्टैंड) में ही हिचकिचाहट है। बड़ी कंपनियों में से केवल एक तिहाई और लघु एवं मध्यम उद्यमों (एसएमई) में तो और भी कम संख्या में कंपनियां एआई का उत्पादक उपयोग कर रही हैं। अकल्पनीय लागतों और अस्पष्ट लाभों का डर नवाचार को बाधित कर रहा है।.

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अमूर्त वादे से लेकर मापने योग्य वास्तविकता तक

इस गतिरोध को तोड़ने के लिए, एआई के व्यावसायिक आधार पर पूरी तरह से पुनर्विचार करने की आवश्यकता है। सफल संगठन तकनीक के बारे में पूछने से शुरुआत नहीं करते, बल्कि परिणाम के बारे में पूछते हैं। पहला प्रश्न यह होना चाहिए: यह एआई किस विशिष्ट व्यावसायिक परिणाम को संभव बनाएगा? "दक्षता में वृद्धि" या "नवाचार को बढ़ावा देना" जैसे अस्पष्ट लक्ष्य इस संदर्भ में अर्थहीन हैं। एक ठोस व्यावसायिक आधार के लिए सटीक मापदंडों की आवश्यकता होती है जिन्हें डैशबोर्ड पर साप्ताहिक रूप से ट्रैक किया जा सके।.

इसके अच्छे उदाहरण ठोस और सत्यापित किए जा सकने वाले हैं: अनुबंध समीक्षा का समय चार घंटे से घटाकर बीस मिनट करना, ग्राहक सेवा में पहली बार में ही समस्या का समाधान करने की दर को 62 प्रतिशत से बढ़ाकर 78 प्रतिशत करना, या ऋण आवेदनों के लिए मैन्युअल डेटा प्रविष्टि को 80 प्रतिशत तक कम करना। यदि किसी लक्ष्य को विभाग प्रमुख की भाषा में व्यक्त नहीं किया जा सकता, तो उसका कोई व्यावसायिक औचित्य नहीं है।.

दूसरा अहम सवाल सत्यापन से जुड़ा है: हमें कैसे पता चलेगा कि यह काम कर रहा है? पारंपरिक मॉडल इसका जवाब परियोजना के अंत में देते हैं—अक्सर अठारह महीने बाद। हालांकि, एआई परियोजनाओं के लिए निरंतर सत्यापन की आवश्यकता होती है। दूसरे सप्ताह में हमें क्या देखना चाहिए जिससे पता चले कि परियोजना सही दिशा में आगे बढ़ रही है? तीसरे महीने में ऐसा कौन सा निर्णायक बिंदु है जहां अगर संकेतक अपर्याप्त हों तो परियोजना को रोका जा सकता है? सबसे अच्छे निवेश इस तरह से संरचित होते हैं कि वे जल्दी से अपना मूल्य साबित कर दें या महत्वपूर्ण पूंजी के नुकसान से पहले ही विफल हो जाएं।.

लागत संरचना में अदृश्य पूंजी विनाशक

उद्देश्य सही होने पर भी, प्रारंभिक चरण में अनदेखी की गई छिपी हुई लागतों के कारण कई गणनाएँ विफल हो जाती हैं। अधिकांश परियोजनाओं में डेटा तैयार करने में लगभग 60 प्रतिशत समय और बजट खर्च होता है। इसमें न केवल तकनीकी सफाई शामिल है, बल्कि प्रबंधन, मानकीकरण और यूरोप में डेटासेट की विशेष रूप से जटिल कानूनी स्वीकृति भी शामिल है।.

एक और अनदेखा पहलू एकीकरण की जटिलता है। एक अलग डेमो वातावरण में काम करने वाली AI प्रणाली, मौजूदा सुरक्षा आर्किटेक्चर और वर्कफ़्लो में अंतर्निहित प्रणाली से बहुत अलग होती है। एकीकरण का यह अंतिम चरण अक्सर AI घटक की लागत से भी अधिक महंगा होता है और यहीं पर अधिकांश परियोजनाएं रुक जाती हैं। इसमें निरंतर परिचालन लागत भी शामिल है। डेटा पैटर्न में बदलाव होने पर मॉडल को निरंतर निगरानी और नियमित रूप से पुनः प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है।.

अंततः, समय की अवसर लागत की गणना लगभग कभी नहीं की जाती। किसी एआई परियोजना को मूल्य प्रदान करने में लगने वाला प्रत्येक माह मूल्य सृजन का एक खोया हुआ माह होता है। 18 महीने की अवधि और 200 प्रतिशत निवेश पर लाभ (आरओआई) वाली परियोजना, छह सप्ताह की अवधि और 80 प्रतिशत निवेश पर लाभ (आरओआई) वाली परियोजना की तुलना में आर्थिक रूप से कमतर हो सकती है, क्योंकि बाद वाली परियोजना 16 महीने अधिक समय तक सकारात्मक नकदी प्रवाह उत्पन्न करती है। सर्वोत्तम निवेश पर लाभ (आरओआई) वाली संस्थाएँ आवश्यक रूप से वे नहीं होतीं जिनका प्रतिफल सबसे अधिक होता है, बल्कि वे होती हैं जो न्यूनतम पूंजी निवेश के साथ सबसे कम समय में मापने योग्य मूल्य प्राप्त करती हैं।.

पूंजीगत व्यय से परे: परिणाम-उन्मुख वित्तपोषण मॉडलों की ओर प्रतिमान परिवर्तन

इन जोखिमों और यूरोपीय अनिच्छा को देखते हुए, जोखिम को खरीदार से आपूर्तिकर्ता पर स्थानांतरित करने वाले नए मूल्य निर्धारण और व्यावसायिक मॉडल लोकप्रियता हासिल कर रहे हैं। Unframe जैसे प्रदाता और बाजार के अन्य प्रगतिशील खिलाड़ी पूर्व-प्रतिबद्धता सत्यापन पर आधारित सिद्धांत स्थापित कर रहे हैं। यह परिणाम-आधारित मूल्य निर्धारण दृष्टिकोण यूरोप में निवेश की गतिरोध को दूर करने की कुंजी हो सकता है।.

बुनियादी ढांचे को पहले से खरीदने (पूंजीगत व्यय) या प्रति उपयोगकर्ता लाइसेंस के लिए भुगतान करने (सीट-आधारित मूल्य निर्धारण) के बजाय, जो अक्सर अप्रयुक्त रह जाते हैं, यहाँ कंपनियां प्राप्त परिणामों के लिए भुगतान करती हैं। लागत संसाधनों के उपयोग के बजाय प्राप्त मूल्य के अनुसार बढ़ती है। यह सीधे तौर पर एट्रीब्यूशन की समस्या का समाधान करता है और विक्रेताओं को केवल उन्हीं समाधानों को बेचने के लिए बाध्य करता है जो वास्तव में काम करते हैं।.

इस मॉडल में, हर प्रोजेक्ट की शुरुआत एक परिभाषित उपयोग और मापने योग्य परिणाम से होती है। ग्राहक कोई बड़ा निवेश करने से पहले ही अपने डेटा और वातावरण पर AI को काम करते हुए देख सकता है। इसमें 18 महीने की लंबी परियोजनाओं का कोई झंझट नहीं है, जिनमें अंत में निवेश पर प्रतिफल की उम्मीद की जाती है। मूल्य सृजन को प्राथमिकता दी जाती है। इसके अलावा, बुनियादी ढांचे के लिए भारी शुरुआती लागत अक्सर खत्म हो जाती है, क्योंकि आधुनिक प्लेटफॉर्म डेटा तैयार करने और मॉडल को लागू करने का भार संभाल लेते हैं। इससे वे छिपी हुई लागतें खत्म हो जाती हैं जो अन्यथा बजट का 80 प्रतिशत तक खर्च कर सकती हैं।.

इस मॉडल का एक और फायदा यह है कि यह उपयोगकर्ता-आधारित लाइसेंसिंग मॉडल से दूर हटता है, जो पहले व्यापक उपयोग में बाधा उत्पन्न करता था। यदि प्रत्येक अतिरिक्त उपयोगकर्ता के लिए लागत लगती है, तो प्रौद्योगिकी का उपयोग कृत्रिम रूप से सीमित हो जाता है। दूसरी ओर, परिणाम-उन्मुख मॉडल व्यापक उपयोग को प्रोत्साहित करते हैं, क्योंकि अधिक उपयोगकर्ता आमतौर पर अधिक परिणाम और इस प्रकार अधिक मूल्यवर्धन की ओर ले जाते हैं।.

यूरोपीय नेतृत्व के लिए रणनीतिक निहितार्थ

यूरोप में निर्णय लेने वालों के लिए इसका अर्थ है कि मूल्य सृजन के स्पष्ट मार्ग के बिना प्रायोगिक "प्रमाणित अवधारणाओं" का युग समाप्त हो गया है। आर्थिक वास्तविकता यह मांग करती है कि तकनीकी आकर्षण से हटकर व्यावसायिक परिणामों को परिभाषित करने में लगभग सटीक दृष्टिकोण अपनाया जाए। कंपनियों को कार्यशालाओं और पायलट चरणों का उपयोग यह जानने के लिए नहीं करना चाहिए कि एआई क्या कर सकता है, बल्कि सबसे मूल्यवान उपयोग के मामले को अलग करने और उसके आर्थिक प्रभाव को सत्यापित करने के लिए करना चाहिए।.

ऐसे सेवा प्रदाताओं के साथ साझेदारी करना उचित है जो जोखिम उठाने और परिणामों के आधार पर मूल्यांकन किए जाने के इच्छुक हों। हालांकि, इसके लिए ग्राहकों की सोच में भी बदलाव की आवश्यकता है: केवल "आईटी घंटे" या "लाइसेंस" खरीदने के बजाय, मूल्य सृजन करने वाली साझेदारियों में प्रवेश करना। ऐसी दुनिया में जहां अमेरिका और चीन भारी पूंजी आवंटन के माध्यम से हावी हैं, पूंजी के कुशल उपयोग में ही यूरोप की सफलता की एकमात्र उम्मीद है। मुख्य बात अधिक पैसा खर्च करना नहीं है, बल्कि उस पैसे को ऐसे मॉडलों में निवेश करना है जो बिल आने से पहले ही अपना खर्च निकाल लें। जो लोग अभी भी 18 महीने के पूर्वानुमानों पर भरोसा कर रहे हैं, वे पहले ही प्रतिस्पर्धा हार चुके हैं। सच्ची प्रतिस्पर्धा वहीं से उत्पन्न होती है जहां मूल्य सृजन का वादा नहीं किया जाता, बल्कि पहले दिन से ही इसे साबित किया जाता है।.

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